## ANALISIS DATA PROGRAM KELUARGA HARAPAN PADA TINGKAT KEMISKINAN DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS DI KECAMATAN PABEDILAN
Titan Septian Nugraha, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Titannugraha21@gmail.com

## ABSTRAK
Kemiskinan, sebagai  isu  mendasar di Indonesia, tetap menjadi tantangan  yang belum teratasi sepenuhnya oleh  pemerintah  pusat  maupun  daerah.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  data  guna mengurangi  kemiskinan  dan  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  dengan  kondisi  ekonomi  rendah  di Kecamatan Pabedilan. Fokusnya adalah Program Keluarga Harapan (PKH), sebuah inisiatif pemerintah Indonesia untuk memberikan bantuan sosial bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang diidentifikasi sebagai penerima manfaat  PKH.  Penelitian  ini  menggunakan  Metode  Algoritma  Fuzzy  C-Means  sebagai  teknik  pengelompokan data.  Metode  ini  terpilih  karena  sederhana  namun  efektif  dalam  mengatasi  atribut  dengan  variasi  nilai  yang beragam. Dengan memfokuskan analisis pada Kecamatan Pabedilan, penelitian ini diharapkan dapat memastikan bahwa  Program  Keluarga  Harapan  memberikan  manfaat  optimal  bagi  masyarakat  sasaran,  serta  memberikan kontribusi positif dalam upaya pengurangan kemiskinan di wilayah tersebut. Teknik klaster dipilih sebagai solusi untuk menghadapi variasi nilai atribut, menunjukkan keunggulan dalam konsistensi, akurasi, dan efisiensi waktu komputasi.  Hasil  penelitian  ini  Algoritma  Fuzzy  C-Means  pada  data  penerima  PKH  Kecamatan  Pabedilan, ditemukan  tiga  cluster,  Cluster  0:  473  items  Karakteristik  nominal:  633,333-1,600,000 (masuk  dalam  nominal besar). Cluster 1: 656 items Karakteristik nominal: 18,666-250,000 (masuk dalam nominal kecil). Cluster 2: 1,572 items Karakteristik nominal: 300,000-583,333 (masuk dalam nominal sedang).
Kata kunci : Bansos, PKH, Data mining, Fuzzy C-Means, Kemiskinan

## 1. PENDAHULUAN
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan inisiatif  pemerintah  Indonesia  untuk  memberikan bantuan  sosial  bersyarat  kepada  Keluarga  Miskin (KM)  yang  telah  diidentifikasi  sebagai  penerima manfaat PKH. Dalam upaya percepatan penanggulangan  kemiskinan,  Pemerintah  Indonesia telah  mengimplementasikan  program  ini Program Keluarga Harapan (PKH) sejak tahun 2007. Program perlindungan  sosial  ini,  yang  juga  dikenal  di  dunia internasional  dengan  istilah  Conditional  Cash Transfers (CCT), Misi besar PKH untuk menurunkan tingkat  kemiskinan  semakin  mendesak,  mengingat bahwa pada Maret 2016, Persentase penduduk miskin di  Indonesia  saat  ini  mencapai  10,86%  dari keseluruhan  populasi,  setara  dengan  sekitar  28,01 juta orang (BPS 2016).
Kemiskinan merupakan salah satu isu mendasar yang  menjadi  fokus  perhatian  suatu  negara,  baik  di perkotaan maupun di desa. [1]. Di Indonesia sendiri kemiskinan  telah  menjadi  sebuah  fenomena  dan fakta,  salah  satu  masalah  yang  sejak  dulu  hingga sekarang  masih  juga  belum  bisa  teratasi  baik  oleh pemerintah  pusat  maupun  oleh  pemerintah  daerah [2].  Kemiskinan  dapat  diartikan  sebagai  kondisi seseorang  yang  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan pokoknya  [3].  Sehingga,  pemerintah  berusaha memberikan  bantuan  melalui  Program  Keluarga Harapan (PKH) yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Program Keluarga
Harapan  adalah  inisiatif  pemberian  uang  tunai dengan  syarat  bagi  keluarga  yang  berada  dalam kondisi  sangat  miskin,  memenuhi  kriteria  peserta, dan telah ditetapkan oleh Kementerian Sosial [4].
Sejumlah penelitian yang memanfaatkan Metode  Algoritma  Fuzzy  C-Means  [5]  Dalam menerapkan  analisis  data,  peneliti  seringkali dihadapkan  pada  sejumlah  atribut  dengan  variasi nilai  yang  beragam.  Peneliti  memilih  teknik  klaster sebagai  solusi  untuk  mengatasi  permasalahan  yang muncul,  Dikarenakan  teknik  ini  menunjukkan keunggulan dalam konsistensi, akurasi, dan efisiensi waktu  komputasi.  Metode  klaster  dipilih  sebagai solusi  karena  mampu  meningkatkan  efektivitas identifikasi  sel-sel  tumor  dan  mengukur  area  tumor pada  gambar  otak  melalui  proses  segmentasi  citra MRI otak.
Penilitian ini bertujuan untuk menganalisis data untuk  mengurangi  kemiskinan  dan  meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang berada dalam kondisi ekonomi rendah di Kecamatan Pabedilan dan penting untuk  memastikan  bahwa  program  Hal  ini  dapat memberikan  manfaat  optimal  bagi  masyarakat sasaran  dan  memberikan  kontribusi  positif  terhadap upaya pengurangan kemiskinan di wilayah Kecamatan  Pabedilan . Metode  Algoritma  Fuzzy  C- Means  merupakan  salah  satu  teknik  yang  sering diterapkan dan relatif sederhana dalam pengelompokan  data  karena  mampu  menghasilkan
estimasi  yang  efektif  tanpa  memerlukan  parameter yang berlebihan. [6].
Hasil dari pengolahan data PKH yaitu Pemetaan wilayah  berdasarkan  tingkat  pengangguran  terbuka dan tingkat kemiskinan dapat memberikan informasi yang  bermanfaat  bagi  pemerintah  untuk  memahami permasalahan  dan  mendukung  proses  pengambilan kebijakan di tingkat wilayah [7].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining
Data mining merupakan suatu proses penambangan informasi krusial dari suatu kumpulan data.  Penggalian  informasi  yang  signifikan  ini melibatkan proses yang kompleks, seperti pemanfaatan kecerdasan buatan, teknik statistik, ilmu matematika,  machine  learning,  dan  metode  lainnya. Teknik-teknik canggih ini digunakan untuk mengidentifikasi  dan  mengekstraksi  informasi  yang bernilai dari database yang besar. Disiplin ilmu data mining  telah  berkembang  dalam  ranah  kecerdasan buatan  (AI)  dan  rekayasa  pengetahuan  (KE), memiliki akar dalam machine learning dan statistika, dan  merambah  ke  berbagai  bidang  ilmu  komputer serta disiplin ilmu lainnya seperti biologi, lingkungan, keuangan, jaringan, dan sebagainya [8].

## 2.2. Analisis
Analisis  cluster  adalah  suatu  cabang  dalam statistik  analisis  multivariat  yang  digunakan  secara khusus  untuk  mengelompokan  objek  yang  memiliki karakteristik serupa [9].

## 2.3. Clustering
Clustering, yang merujuk pada pengelompokan atau pembagian data, adalah salah satu metode dalam data mining yang digunakan untuk mengelompokkan sejumlah  besar  data.  Tujuannya  adalah  untuk mengamati kemiripan antara nilai-nilai yang bersifat homogen  dari  setiap  data.  Proses  clustering melibatkan  pengamatan  terhadap  objek-objek  dan data  yang  ingin  dikelompokkan  dari  setiap  data. Dalam proses clustering, data dibantu menggunakan pendekatan algoritma yang bertujuan untuk menyajikan  informasi  lebih  rinci  dan  memfokuskan pada target pengelompokan data dalam suatu sistem matematis yang terstruktur [10].

## 2.4. Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means Clustering (FCM), atau dikenal juga  sebagai  Fuzzy  Isodata  merupakan  salah  satu metode  clustering  yang     merupakan      bagian      dari metode      Hard      K-Means.  FCM      menggunakan model      pengelompokan  fuzzy  sehingga  data  dapat menjadi  anggota  dari  semua  kelas  atau  cluster terbentuk  dengan  derajat  atau  tingkat  keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1. Tingkat keberadaan data  dalam  suatu  kelas  atau  cluster  ditentukan  oleh derajat  keanggotaannya  [11].  Algoritma  FCM menjadi  bagian  integral  dari  teknik  klaster.  FCM digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan rentang  nilai  0  hingga  1,  di  mana  nilai  keanggotaan menentukan sejauh mana data termasuk dalam suatu klaster.  Semakin  tinggi  nilai  keanggotaan,  semakin tinggi  derajat  keanggotaannya,  dan  sebaliknya, semakin  kecil  nilai  keanggotaan,  semakin  rendah derajat  keanggotaannya.  FCM  merupakan  varian Fuzzy  dari  K-Means  yang  mengalami  beberapa modifikasi  untuk  membedakannya  dari  K-Means [12].

## 2.1. Cluster model from data
Tabel 1. Hasil cluster model from data No. Cluster Jumlah items 1. Cluster 0 473 2. Cluster 1 656 Cluster 2 1572 Total number of items : 2701
Setelah  melakukan  proses  klasterisasi  pada data  uji  menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means dengan  optimalisasi  Cluster  Distance  Performance, hasilnya terdiri dari 3 klaster. Klaster 0 memiliki 473 item,  Klaster  1  memiliki  656  item,  dan  Klaster  2 memiliki  1572  item,  dari  total  2701  dataset.  Dalam konteks  nominal  penerima  PKH,  karakteristik  tiap klaster adalah sebagai berikut: Klaster 0, berdasarkan nominal  yang  diperoleh,  termasuk  dalam  kategori besar  (633333-1600000);  Klaster  2,  berdasarkan nominal  yang  diperoleh,  termasuk  dalam  kategori sedang  (300000-583333);  dan  Klaster  1,  berdasarkan nominal  yang  diperoleh,  termasuk  dalam  kategori kecil (18666-250000).
Jika heading anda  melebihi  satu,  gunakan  level kedua  heading  seperti  di  contoh  dibawah.  Heading dituliskan  dengan boldface dengan  menggunakan huruf besar. Pengutipan/sitasi WAJIB menggunakan Mendeley Style IEEE contoh [1], atau jika lebih dari satu contoh [2] [3] [4], Untuk referensi gunakan journal atau proceeding, minimal 10 buah.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan analisis data PKH  yang akan di  teliti  sesuai  pemodelan  data  yang  akan  Dalam melakukan analisis data PKH yang akan diteliti sesuai pemodelan data yang akan diambil agar mempermudahkan  penelitian  dan  berjalan  sesuai  di
inginkan  maka  dibuat  alur  atau  tahapan  dalam penelitian ini sebagai berikut:

## 3.1. Selection
Selection  merupakan  suatu  tahap  di  mana informasi diambil, dikumpulkan, dipilih, dan diperiksa. Pada fase ini, data yang digunakan sebagai materi  penelitian  berasal  dari  tahun  2023,  kemudian dipilih atribut sesuai dengan kebutuhan.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  bagian  dari  fase persiapan  informasi sebelum  melibatkan proses data mining.  Dalam  tahap  preprocessing,  data  yang digunakan umumnya melewati beberapa sesi, seperti cleaning,  reduction,  dan  integration.  Sebelum melakukan  proses  prediksi,  perlu  dilakukan  proses preprocessing  terlebih  dahulu,  yang  mencakup penghapusan  data  yang  tidak  relevan,  penanganan data yang hilang, dan menangani data yang missing.

## 3.3. Transformasi
Dalam tahap ini, dilakukan transformasi data ke dalam  format  yang  sesuai  untuk  diproses  oleh algoritma  dan  alat  data  mining.  Tujuannya  adalah untuk mempermudah koordinasi data yang akan diolah oleh  algoritma  dan  perangkat  yang  digunakan  dalam penelitian.

## 3.4. Data mining
Data Mining merupakan proses pengolahan data yang  mengikuti algoritma dengan konsistensi  sesuai alur  data  mining.  Algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian  ini adalah Regresi Linear, yang tergolong dalam  kategori  algoritma  untuk  peramalan  atau prediksi.

## 3.5. Evaluation
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  mengevaluasi hasil  dari  Fuzzy  C-Means  guna  mendapatkan kesimpulan  dari  proses  data  mining.  Penilaian performa  dilakukan  dengan  menggunakan  DBI (Davies Bouldin Index).

## 3.6. Knowledge
Tahapan Knowledge ini menampilkan data yang dihasilkan  dari  proses  prediksi.  Proses  ini  bertujuan untuk  menyajikan  hasil  sehingga  informasinya menjadi lebih mudah dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Langkah pertama adalah mencari lokasi file Itu sebelumnya  dibuat  dalam  format xlsx dengan operator Read  Excel yang  berfungsi  baca  data xlsx. Kemudian  menggunakan  operator Set  Role Untuk mengidentifikasi  id  dalam  dataset,  sebagaimana terlihat dalam gambar di bawah ini.
Gambar 1. Operator Read Excel
Parameter  operator Set  Role yang  digunakan sebagaimana terlihat dalam tabel di bawah ini.
Gambar 2. Operator Set Role
Tahap  selection  pada  model  proses  dalam RapidMiner  sebagaimana  terlihat  dalam  gambar  di bawah ini.
Gambar 3. Model proses tahap Selection di Rapidminer
4.2. Pre-pocessing Pada tahap pre-pocessing atau proses pembersihan data, yang  mencakup penanganan nilai yang missing atau tidak konsisten, dilakukan setelah melakukan  analisis  terhadap  atribut  dataset  yang dipilih.  Sebelumnya,  dilakukan  evaluasi  untuk memastikan  apakah  atribut  tersebut  mengandung nilai  yang  hilang  atau  tidak  konsisten.  Hasil  dari analisis  statistik  dataset,  seperti  yang  terlihat  pada gambar 4 di bawah ini, menunjukkan bahwa tidak ada atribut yang memiliki nilai yang missing. Selain itu, pemeriksaan  langsung  per-record  menunjukkan bahwa dataset ini konsisten dalam hal nilai-nilainya.
Gambar 4. Hasil dari Analisis Statistik Dataset
Kemudian menggunakan operator Select Attributes, Operator  ini  memilih  subset  Atribut  dari ExampleSet dan menghapus atribut lainnya, sebagaimana terlihat dalam gambar di bawah ini.
Gambar 5. Operator Select Attributes
Dari hasil pembacaan operator Select Attributes didapat informasi sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Select Attributes No. Uraian Keterangan 1. Record 2701 2. Special Attribute 2
3. Reguler Attribute 5 4. Attribute : NO Integer Cluser Numeric nominal Integer Kode_wilayah Numeric Alamat Numeric Dir Numeric gelombang Numeric
Tahap pre-pocessing pada  model proses dalam RapidMiner sebagaimana terlihat dalam Gambar 6 di bawah ini
Gambar 6. Model proses tahap Pre-pocessing di

## Rapidminer

## 4.3. Transformation
Dikarenakan  dataset  ada  yang  menggunakan tipe  data  nominal  sementara  algoritma  Fuzzy  C- Means  memerlukan  tipe  data  numeric,  maka transformasi  diperlukan  untuk  mengubah  data nominal menjadi Numerical. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan operator Nominal to Numerical ,  sebagaimana  terlihat  dalam  gambar  di bawah ini.
Gambar 7. Operator Nominal to Numerical
Parameter dan Sellect Attributes pada operator Nominal to Numerical yang digunakan sebagaimana terlihat dalam Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Parameter Nominal to Numerical No. Parameter Isi 1. attribute filter type subset 2. coding type unique integers Hasil  dari  penggunaan  operator Nominal  to Numerical sebagaimana  terlihat  dalam  gambar  di bawah ini.
Tabel 4. Hasil atribut yang di pilih Nominal to Numerical No. Parameter Isi 1. attribut filter type subset 2. attributes Select Attributes … Kode wilayah Alamat Dir Gelombang
Hasil  dari  penggunaan  operator Nominal to Numercial tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 8. Hasil Nominal to Numerical
Tahap transformation pada model proses dalam RapidMiner  sebagaimana  terlihat  dalam  gambar  di bawah ini.

## Gambar 9. Model proses tahap Transformation di Rapidminer

## 4.4. Data Mining
Penentuan  jumlah  cluster  adalah  langkah  yang harus dilakukan. Nilai K yang digunakan melibatkan identifikasi  jumlah  klaster  optimal  serta  jumlah anggota optimal dalam setiap klaster.
Pengelompokan data
dilakukan dengan
menggunakan  algoritma  Fuzzy  C-Means  dengan Cluster Distance Performance dan di optimasi dengan
Davies  Bouldin  Index  pada  Tools  RapidMiner  versi 10.3.
Desain model proses hingga tahap Data Mining sebagaimana terlihat dalam gambar di bawah ini.
Gambar 10. Desain Fuzzy C-Means
Gambar 11. Operator Fuzzy C-Means pengelompokan  (clustering)  yang  digunakan dalam analisis data. FCM adalah metode klasterisasi fuzzy yang memungkinkan suatu objek data masuk ke lebih dari satu kelompok dengan tingkat keanggotaan yang  berbeda-beda.  Ini  berbeda  dengan  pendekatan klasterisasi  klasik  yang  bersifat  keras  (hard clustering),  di  mana  suatu  objek  hanya  dapat termasuk  dalam  satu  kelompok.    Fuzzy  C-Means digunakan untuk membentuk model klaster fuzzy dari data.  Operator  ini  memungkinkan  pengguna  untuk menentukan  jumlah  klaster  yang  diinginkan  dan menghasilkan  kelompok-kelompok  yang  memiliki tingkat  keanggotaan  untuk  setiap  objek  data.  FCM bekerja  dengan  mengoptimalkan  pusat  klaster  dan tingkat  keanggotaan  setiap  objek  terhadap  setiap klaster.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  Algoritma Fuzzy C-Means pada data penerima PKH Kecamatan Pabedilan,  ditemukan  tiga  cluster  dengan  jumlah anggota  masing-masing  sebagai  berikut:  Cluster  0: 473 items Karakteristik nominal: 633,333-1,600,000 (masuk  dalam  nominal  besar).  Cluster  1:  656  items Karakteristik nominal: 18,666-250,000 (masuk dalam nominal  kecil).  Cluster  2:  1,572  items  Karakteristik nominal:  300,000-583,333  (masuk  dalam  nominal sedang).
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  menyadari adanya  kekurangan  pada  penelitian  ini,  karena keterbatasan  baik  dalam  perihal  waktu  atau pengetahuan. Dalam rangka memperbaiki kekurangan serta guna penyempurnaan penelitian ini maka  memberikan  beberapa  saran  sebagai  berikut: Penelitian  ini  dapat  di  kembangkan  lagi  dengan menggunakan  algoritma forecasting yang  lainya, seperti Neural Network, Naïve Bayes, Decision Tree, dll.    Pada  penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan dataset dangan periode yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Bahtiar et al. , “Pemetaan Penduduk Penerima Bantuan  Sosial  Desa  Waru  Jaya  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering,” Sci.  Sacra  J. Sains ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  29–39,  2023,  [Online]. Available: http://pijarpemikiran.com/index.php/Scientia
[2]  A.  Indriyanti,  A.  Nugroho,  and  I.  Romli, “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Untuk Pengelompokan  Data  Penduduk  Miskin  Di Indonesia  Berdasarkan  Kabupaten  dan  Kota,”
Pros. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 141– 146, 2022.
[3]  S.  Abdul  Azis,  S.  Defit,  and  Y.  Yunus, “Klasterisasi  Dana  Bantuan  Pada  Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode K-Means,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, no. 2, pp. 53–59, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i2.66.
[4]  F.  I.  Putri,  R.  Damayanti,  and  Kismiantini,
“Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Mengelompokan  Kecamatan  Di  Kabupaten Gunungkidul  Berdasarkan  Program  Keluarga Harapan,” Pros. Semin. Nas. Mat. Stat. dan Apl. , vol. 2, pp. 408–418, 2022.
[5]  V. Herlinda, D. Darwis, and Dartono, “Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C- Means,” JTSI J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2,  pp.  94–99,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[6]  A. Surya Maulana, A. Nazir, L. Handayani, and I.  Afrianty,  “Kajian  Ilmiah  Informatika  dan Komputer Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk  Melihat  Pola  Penerima  Beasiswa  Bank Indonesia,” Media Online) , vol. 3, no. 6, pp. 670– 679, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.788.
[7]  A.  E.  Wardoyo  and  N.  Tripuspita,  “Penentuan Cluster  Optimum  pada  Tingkat  Pengangguran dan  Tingkat  Kemiskinan  di  Jawa  Timur Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means,” BIOS  J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 40–47, 2021, doi: 10.37148/bios.v1i2.10.
[8]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” JBASE  - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[9]  R. A. Ningtyas, Y. N. Nasution, and Syaripuddin, “Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Di  Pulau Kalimantan DenganFuzzy C-Means Berdasarkan Indikator Kemiskinan,” J. EKSPONENSIAL , vol. 13, no. 2, pp. 141–146, 2022.
[10]  B.  G.  Sudarsono  and  S.  P.  Lestari,  “Clustering Penerima  Beasiswa  Yayasan  Untuk  Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  258,  2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2670.
[11]  D.  L.  Rahakbauw,  V.  Y.  I.  Ilwaru,  and  M.  H. Hahury, “Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Penentuan Beasiswa,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no.
1, pp. 1–12, 2017, doi:
10.30598/barekengvol11iss1pp1-12.
[12]  A.  Yudhistira,  A.  A.  Aldino,  and  D.  Darwis, “Analisis Klasterisasi Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means  (Studi Kasus :  Pengadilan  Tinggi  Agama  bandar lampung),” J. Ilm. Edutic  Pendidik. dan Inform. , vol.  9,  no.  1,  pp.  77–82,  2022,  doi: 10.21107/edutic.v9i1.17134.